货币问答：php要点

瘦腿霜只是消水肿，锻炼才是硬道理

记忆力可以通过训练得到提高。古今中外，很多名人学者都很注意用各种方法来锻炼自己的记忆力。比如俄国大文学家托尔斯泰说过：“我每天做两种操，一是早操，一是记忆力操，每天早上背书和外语单词，以检查和培养自己的记忆力”。托尔斯泰的“记忆力操”实际上就是反复“复现”。只要你有计划地“复现”，你的记忆力一定会不断增强。 下面几种训练记忆力的方法很有效，你不妨平时参照一下。 暗示法———积极。 许多人常常感叹“我记性不好”，韶华渐逝是一方面，另一方面也是对自己的记忆力缺乏足够的信心。面对一连串的外语单词或一大堆材料，有些人想：这么多，我能记住吗？其实，这就给自己的记忆设了障碍。应该给自己打气：“我一定能记住。”这是积极的心理暗示。想想你小时候就能熟背唐诗的情形；想想你以往考试前精心复习，取得了前几名。 记者的一位好友董小姐近来常常苦恼于自己记性差，总忘事。可是她大学同学说：“差什么差，读大学时考古代文学我提前半个月复习，你只提前两天突击，就考了90多分，比我还高呢。”董小姐笑了：“对呀，我记忆力挺好啊，得好好开发开发。” 强记法———限时。 在规定的时间里记忆数字、人名、单词等，可以锻炼强记的能力。比如，在地铁候车时，你规定自己在车来之前记住广告牌上的几个电话和地址，而且，尽量用你的右脑来记忆。第二天，看看你是否全记住了。别以为这样很无聊，这可是充分调动你的左右脑，防止大脑老化，提高记忆力，而且一分钱不用花。这种方法随时随地都可以做。当然，你也可以随身带几张客户名片，用上下班时间来记上面的地址和电话。 回忆法———精细。 我们平时接触了很多人和事物，记了很多，但因为很少回忆，所以很多记住的东西又模糊或淡忘了。常回忆，并尽可能精细，是锻炼记忆的好方法。近期中央电视台《挑战主持人》节目中，要求攻擂者和守擂者在短时间内观察一名模特，然后比赛看谁记住的内容多，这个内容就非常精细，比如模特服装的颜色，穿了几件T恤，佩戴了什么饰品，饰品各戴在什么位置，鞋上有什么装饰等……两名赛者的记忆力令人惊叹。其实，我们平时就可以这样锻炼自己的记忆力。见了一个人，回忆一下她衣服的款式、颜色，发型和头发的颜色，手袋的款式、面料等；也可以回忆一下你最近看过的电影，里面有什么人物？发生了什么事？结局怎样？仔细回忆每一个镜头，越精细越好。 不要感叹工作忙，压力大，或年纪大了，这些都不是“记忆力下降”的理由。开发你的右脑，利用零散时间锻炼你的大脑，你的记忆力会越来越神奇。参考资料：http://www.hr.com.cn/glxlx/detail.php?id=79114

学习方法是：

1、课前预习，课后复习，认真做课堂、课后的作业，理解理论知识。

2、记住语法规则。

3、加强逻辑思维。

4、多动手，通过练习上机了解它的运行过程。

5、实践—>理论—>再实践，刚开始学习C语言时，按示例练习，并推动理论的学习，然后再自己多思考，多上机实践。

拓展资料

C语言是一门通用计算机编程语言，广泛应用于底层开发。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。

尽管C语言提供了许多低级处理的功能，但仍然保持着良好跨平台的特性，以一个标准规格写出的C语言程序可在许多电脑平台上进行编译，甚至包含一些嵌入式处理器(单片机或称MCU)以及超级电脑等作业平台。

参考资料：c语言_百度百科  网页链接

第一阶段：网站开发基础课程要点：静态网站必备知识 HTML/CSS；动态网站必备知识PHP和MySQL。第二阶段：WEB应用技术课程要点：面向对象的程序设计；自主研发MVC应用与WEB高级技术；中期项目总结第三阶段：phpScript应用技术课程要点：phpScript语法、DOM编程、Ajax应用技术、JQuery使用、JQuery中的Ajax第四阶段：大型网站优化课程要点：Linux操作系统、LAMP环境搭建、LNMP环境搭建、大型数据库设计、MySQL高级技术、MySQL优化、页面静态化、伪静态、大型网站架构解决方案、Ningx服务器、Redis缓存服务器应用，云服务器（阿里云）。第五阶段：大项目实战购物网站/微信开放平台项目/APP接口和PHPCMS课程要点：包含Sphinx、PHPMailer(发送邮件)、阿里大鱼（发送短信）、HTTPS、Composer、微信支付、支付宝支付。微信开发流程、LBS服务应用，wechat SDK快速开发微信公众号应用，小程序课程。PHPCMS栏目和文档设计原理。第六阶段：扩展课程自学ThinkPHP/YdmPHP课程要点：ThinkPHP是国内应用程度*的一个PHP框架，这个课程中培养学生学习一个新的开发框架并且快速的胜任工作!

刚开始一定要使用轻柔些的音乐~~~12小时后使用普通音乐~~~最后使用舞曲~~~一般千元以下的不需要煲耳机的正常使用一段时间就可以了~~~~这是因为耳机中的振膜和线圈刚开始比较硬~~~使用后一段时间也就自然打开了~~~~本回答被提问者采纳

一 在村镇规划中，某村道路需扩宽，有几户群众担心许诺赔偿不能兑严，有抵触情绪，阻挡施工建设，其中有一户还是你亲戚，作为村干部，你将如何处理这一问题? 参考要点 php程序员站 1、尽快了解掌握村里的实际情况；2、搞好班子团结，加强班子建设3、学习农村法律法规、政策，虚心向村干部和致富能手学习，提高自己的工作能力；4、积极为群众提供技术、信息等服务，引导群众走产业化经营之路；5、积极传播先进文化，加强农村精神文明建设。 phperz~com 二、在村镇规划中，某村道路需扩宽，有几户群众担心许诺赔偿不能兑现，有抵触情绪，阻挡施工建设，其中有一户还是你亲戚。作为村干部，你将如何处理这一问题?参考要点：1、实施村镇规划，是改变村容村貌、提高村民生活质量的一件大事，全体村民都应该配合、支持；2、了解掌握这几户群众产生抵触情绪的原因和要求，做好耐心细致的思想工作，讲明政策和利害关系；3、抓紧突破口，首先做好亲戚的拆迁工作；4、及时解决拆户的赔偿和宅基地问题。 php程序员之家 三：市委决定在全市范围内面向社会选拔大专以上学历优秀青年到农村任职，在全市范围内尤其是青年当中，引起广泛关注，请谈谈你对市委这次选拔大专以上学历优秀青年到农村任职工作的认识。 www.phperz.com 答题基本要求：1、是积极贯彻落实党的各项路线方针政策，优化农村干部队伍，全面加强农村基层组织建设的需要。2、是为推动农村经济结构调整，增加农民收入，促进农村经济发展，全面建设小康社会的需要。3、为广大有志青年自觉经受锻炼，增长才干，接受教育，增强素质，实现自我价值提供了机遇。4、为促进大专以上学历毕业生就业工作广开门路。 www.phperz.com 评分要点：1、以上答题要点仅供评分时参考，其中前三条占302、完整答出上述各要点者可得满分。3、考生在答题过程中虽然没有完整答出上述各答题要点，但已涉及其中主要内容，且所答论点明确，论述清晰，见解独到，语言流畅，亦可酌情给分。 php程序员之家 第二题：目前，存在着这样两种观点：一是有人说，要使农民富起来，必须减少农民。二是还有人说，农民进城，使城市管理混乱，增加城市压力。你认同哪种观点，为什么? php程序员之家 答案基本要点： www.phperz.com 1、应认同第一种观点。我国农民数量庞大，但生产效率低下，要使广大农民富裕起来困难很大，在一些偏远落后地区几乎是不可能的。 phperz~com2、必须减少农民数量，提高农民的劳动生产率，才能使农民在实际上富裕起来。 3、农民进城，造成城市管理难度加大，这是难免的。因此，增加中小城镇建设，拉大城市建设框架，以带动农村经济的发展。 4、同时还应大力发展龙头企业，调整优化农业结构，推动农业上台阶，上水平，促进农村经济和社会事业的健康发展。

你好，应该不会出现这个问题才对。我也是每次在页面里面改写了一些内容，保存运行后，点一下页面刷新的。应该不会出现视频上面所出现的情况。

http://wenku.baidu.com/course/study/9fc868eae009581b6bd9eb8a#fd86591b6bd97f192279e98a这个是php100的教程，64分钟讲解数据类型的时候，赋值改动了几次，可每次改动后点击运行，就是改动的页面！

可能是人家进行了设置吧，这个我就不清楚了.反正我是每次都刷新页面的.

1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为 0，则m 应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个 bit。现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。 2.Hashing 适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存 基本原理及要点： hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。 碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。 (http://www.my400800.cn) 扩展： d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。 问题实例： 1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 3.bit-map 适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下 基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码 扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展 问题实例： 1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。 8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。 2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。 4.堆 适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存 基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。 扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。 问题实例： 1)100w个数中找最大的前100个数。 用一个100个元素大小的最小堆即可。 5.双层桶划分 ----其实本质上就是【分而治之】的思想，重在“分”的技巧上！ 适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字 基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子。 扩展： 问题实例： 1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。 2).5亿个int找它们的中位数。 这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。 实际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。 6.数据库索引 适用范围：大数据量的增删改查 基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。 扩展： 问题实例： 7.倒排索引(Inverted index) 适用范围：搜索引擎，关键字查询 基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。 以英文为例，下面是要被索引的文本： T0 = "it is what it is" T1 = "what is it" T2 = "it is a banana" 我们就能得到下面的反向文件索引： "a": {2} "banana": {2} "is": {0, 1, 2} "it": {0, 1, 2} "what": {0, 1} 检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应集合的交集。 正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很容易看到这个反向的关系。 扩展： 问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。 8.外排序 适用范围：大数据的排序，去重 基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择 败者树原理，最优归并树 扩展： 问题实例： 1).有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。 9.trie树 适用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存 基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式 扩展：压缩实现。 问题实例： 1).有10个文件，每个文件1G， 每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序 。 2).1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？ 3).寻找热门查询：查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个，每个不超过255字节。 10.分布式处理 mapreduce 适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存 基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。 扩展： 问题实例： 1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of each different word in a set of documents: void map(String name, String document): // name: document name // document: document contents for each word w in document: EmitIntermediate(w, 1); void reduce(String word, Iterator partialCounts): // key: a word // values: a list of aggregated partial counts int result = 0; for each v in partialCounts: result += ParseInt(v); Emit(result); Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a "1" value by the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to sum all of its input values to find the total appearances of that word. 2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。 3).一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)？ 经典问题分析 上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。 可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序 所谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是将字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。 当然还有更好的方法，就是可以采用分布式计算，基本上就是map-reduce过程，首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。 实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能完全聚集到一个机子上，同时还可能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个，但是它被分到了10台机子，这样在每台上只有1千个，假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的，比如有1001个，这样本来具有1万个的这个就会被淘汰，即使我们让每台机子选出出现次数最多的1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上，而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理，让不同的机器处理一个数值范围。 而外排序的方法会消耗大量的IO，效率不会很高。而上面的分布式方法，也可以用于单机版本，也就是将总的数据根据值的范围，划分成多个不同的子文件，然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。 另外还可以考虑近似计算，也就是我们可以通过结合自然语言属性，只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典，使得这个规模可以放入内存。

php学习成本低，但是要精通也不简单，写出一个好程序需要对php的一些基本要点精通熟练否则会出现难以理解的错误。比如php的一些函数isset，is_null，empty的区别，其中又和php的数据类型关联起来。如果判断错误，会导致程序下一步操作出现错误（常见因为sql查询条件为空出错）。最好我们在程序中加入错误异常处理。1，php语法，数据类型和php函数精通熟练。2，懂得OOP编程概念并掌握一个php mvc框架，加快开发效率，增加代码利用率和资源可重复利用，代码也会更加清 晰明了，可维护性高。3，安全性。了解网站常见的攻击方式（XSS，csrf,sql-injection等）。4，性能优化。（服务器，php，mysql，nosql）。5，熟悉js，ajax和html。熟悉http/ip协议。7，掌握lnmp，lamp，iis服务环境的搭建和php的运行原理。